2022年1月14日
人間中心型のコンピュータービジョンは、大規模なラベル付きの人間に関するデータのおかげで、ここ数年で大きな進歩を遂げています。しかし、プライバシー、法律、安全性、倫理面での深刻かつ重要な問題により、人間のデータを取得することには限界があります。また、既存のデータセットには、データ収集時やデータのアノテーション時に生じたバイアスが含まれており、そのようなデータを用いて学習すると、モデルに悪影響を与えます。さらに、既存のほとんどの人間のデータは、コンテンツの多様性、人間の活動やポーズ、ドメイン非依存性などに関する適切な分析を行っていません。
2021年12月10日
製品レベルの AI システムの開発は困難ですが、投資に対するリターンは非常に魅力的であるため、多くの企業が機械学習（ML）ベースのコンピュータービジョン機能をアプリケーションやシステムの製品に搭載しています。Unity は、顧客がシステムを市場に投入するまでの時間を短縮し、コンピュータービジョンシステムの品質を向上させ、データ中心型 AI の開発能力をさらに高めます。この記事の続きでは、Unity Computer Vision Datasets を使って、学習データが限られていた ML モデルを迅速に改良し、ベースライン指標比で 28% の改善を達成し...
2021年9月30日
ML-Agents ツールキット は、研究者やゲーム開発者が強化学習（RL）を用いて Unity 環境でエージェントを構築し、訓練することを可能にします。RL は、エージェントがどのようにしてタスクを実行するかより、どのようなタスクを実行する必要があるかのほうをより簡単に指定できる場合に有効です。エージェントは、環境からの観測とタスクの報酬信号を用いて、タスクを完了するための行動を自ら選択することを学習します。この夏、インターン生が行った強化学習と ML-Agents の改善についてご紹介します。
2021年9月22日
Unity の AI 部門では、ロボット工学、コンピュータビジョン、機械学習の分野における素晴らしい研究や製品に取り組んでいます。今夏、Unity にやってきたインターン生も、実際の製品に影響を与える重要な AI 関連のプロジェクトに取り組みました。
2021年9月21日
多様で正確なデータの収集に費用と時間がかかり、またプライバシーの問題もあるため、ホームインテリア向けのコンピュータービジョンソリューションの設計は複雑なものになります。Unity の合成データセット生成に関わるツールおよびサービスが、障害や課題を克服しつつ、どのようにして住宅向けのコンピュータービジョンアプリケーションの高機能化を達成しているかをご覧ください。
2021年9月17日
Unity Computer Vision チームが開発した Perception Package は、Unity のリアルタイム 3D エンジンを使って合成データを作るユーザーを支援するパッケージです。合成データは、コンピュータービジョンの開発者が、機械学習に基づくビジョンアプリケーションにおいて、偏りの排除、エッジケースの生成、データの多様性の向上、画像の完全なラベリングなどを行って、実世界のデータセットを補完するために使われます。今夏、Unity にやってきたインターン生は、実際の製品に影響を与える AI プロジェクトに取り組みました。
2021年9月16日
Unity Robotics チームは、Unity エンジンのパワー、また Unity の持つアセットや統合のしやすさを活かし、ロボット工学のシミュレーションを可能にすることに注力しています。また、シミュレーション能力を拡張するロボット工学に特化したツールやパッケージの構築も並行して行っています。2021 年の夏、Unity にやってきたインターン生は熱心に働き、Unity の活動に貴重な貢献をしてくれました。以下のセクションでは、インターン生たちのプロジェクトや経験についてご紹介します。
2021年9月8日
ゲーム産業や映画産業にはダイナミックな 3D コンテンツが数多く存在しています。これを使って、合成データプロジェクトを素早く立ち上げ、データを使ってモデルの反復調整を始めることができます。Unity Perception パッケージを使えば、こうしたアセットを取り込み、ランダム化のための設定を行い、多様性の高いデータセットを非常に素早く生成することができます。
2021年8月6日
Made with Unity: AI シリーズでは、Unity の人工知能関連製品を使って、クリエイターが様々な目的をもって制作した Unity プロジェクトを紹介しています。今回ご紹介する事例は、ML-Agents を使って AI 開発者が機械学習環境を迅速かつ容易に構築し、エージェントがサッカーができるようにトレーニングを行い、最終的にそのエージェントを本物のロボットに移植したというものです。
2021年4月19日
データセットのサイズが限られているために、コンピュータービジョンモデルのパフォーマンスが十分に出ていないということはありませんか。Unity Computer Vision の Perception パッケージを使えば、皆さんの特定の要件に合わせたカスタムデータセットを生成し、コンピュータービジョンモデルの可能性を引き出すことができます。この度、「Unity Computer Vision Datasets」を世界中のお客様にご利用いただけるようになりました。本記事で、新しく提供する製品の内容の詳細をご確認ください。
2021年4月9日
コンピュータービジョンモデルが周囲の環境を正確に解析できるように学習させるためには、膨大なのデータが必要で、データを収集し、整備するためのリソースが不足する場面もあります。AI ソリューションを提供するニューラルポケットのゲスト記事では、同社がシミュレーションを活用してコンピュータービジョンモデルを構築した方法をご紹介いただきます。
2020年11月25日
ディープラーニングは現在、日常生活に現れる数多くの AI 技術に活用されており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使えば、画像に対する複雑な処理を高速に適用することができます。Unity では、3D レンダリングパイプラインでの CNN を使った推量のシームレスな統合を提案することを目標とした取り組みが進められています。この方針に従って、Unity Labs では、最先端の研究成果の改良に取り組んだり、Barracuda と呼ばれる効率のよいニューラル推量エンジンの開発に取り組んでいます。この記事では、ゲーム内でのマルチスタイル変換という、困難な...
